input_shape=(None, 2, 1)是几维数据
时间: 2023-10-09 17:13:46 浏览: 48
`input_shape=(None, 2, 1)`表示输入数据的维度。在这个例子中,输入数据是一个3D张量,具有以下维度:
- 第一个维度是None,表示可以接受可变长度的输入序列。
- 第二个维度是2,表示每个时间步上有2个特征。
- 第三个维度是1,表示每个特征的维度为1。
因此,输入数据的维度是`(batch_size, sequence_length, input_dim)`,其中`batch_size`表示每批次的样本数,`sequence_length`表示序列长度,`input_dim`表示每个时间步上的特征维度。
相关问题
x, y = make_blobs( n_samples = 300, #样本的总数 n_features = 2, #生成几维的数据 centers = 3, #种类的数目 cluster_std = 1, #类内的标准差 center_box = (-10, 10), #取值的范围 random_state = 233, #随机数种子 return_centers = False #增加一个类别中心点返回的值 )
这是一段使用 scikit-learn 库中的 make_blobs 函数生成数据的代码。该函数可以生成指定数量、指定维度、指定中心点和方差的随机数据集。在这段代码中,生成了包含 300 个样本的 2 维数据集,其中包含 3 个中心点,每个中心点的标准差为 1,取值范围为 (-10, 10),随机种子为 233,不返回中心点。
def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)最终得到的frustum是几维的
最终得到的frustum是4维的,维度为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3)。其中n_depth_slices是深度网格的数量,downsampled_h和downsampled_w是图像经过下采样后的高度和宽度,3表示每个数据点的坐标分别为x、y和深度。